Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Implementasi Metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) Untuk Rekomendasi Rekanan Jasa Konsultansi Berbasis Website
Neneng Suriati * , Dwi Marisa Midyanti, Uray Ristian
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Rekayasa Sistem Komputer, Universitas Tanjungpura, Pontianak, Indonesia Email: 1* nenengsuriati@student.untan.ac.id, 2 dwi.marisa@siskom.untan.ac.id, 3 eristian@siskom.untan.ac.id Email Penulis Korespondensi: nenengsuriati@student.untan.ac.id Submitted 05-10-2022 ; Accepted 31-10-2022 ; Published 31-10-2022

## Abstrak
Bidang Penelitian, Pengembangan dan Inovasi Daerah (PPID) merupakan salah satu bidang pada Badan Perencanaan, Pembangunan, Daerah, Penelitian dan Pengembangan (BAPPEDALITBANG). Bidang PPID di Kantor Bupati Kubu Raya memiliki program untuk melakukan  pemilihan  jasa  konsultansi.  Namun  pelaksanaan  pemilihan  jasa  konsultansi  masih  dilakukan  secara  manual  dengan memberikan nilai setiap peserta berdasarkan kriteria yang telah ditentukan dan berkas-berkas yang telah dikumpulkan. Nilai tersebut kemudian dijumlahkan secara manual dan dilakukan perangkingan. Adapun dasar pemberian nilai terhadap peserta jasa konsultansi perlu di manejemen sehingga penilaiannya lebih efektif dan terstruktur. Penyimpanan berkas administrasi masih berbentuk hardfile, sehingga kurang efektif karena mengakibatkan beberapa resiko, seperti kehilangan berkas dan sulitnya dalam melakukan pencarian berkas, jika diperlukan. Penelitian ini membangun sistem pendukung keputusan menggunakan metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) untuk merekomendasikan rekanan jasa konsultansi. Penerapan metode CODAS menggunakan 3 kriteria, 6 sub kriteria,  dan  19  subsubkriteria.  Hasil  perhitungan  menggunakan  metode  CODAS  diurutkan  dari  nilai  yang  tertinggi  hingga  nilai terendah. Dari 30 data alternatif yang digunakan, diperoleh peringkat pertama adalah A1 dengan nilai 4,6217, peringkat kedua adalah A23 dengan nilai 4,3527, dan peringkat ketiga adalah A27 dengan nilai 4,2107. Dari 30 data alternatif yang digunakan diperoleh nilai korelasi rank spearman sebesar 0,9973 yang masuk dalam kategori positif sangat tinggi.
Kata Kunci: CODAS; Rekomendasi; Jasa Konsultansi; Sistem Pendukung Keputusan; Korelasi Rank Spearman

## Abstract
Regional Research, Development and Innovation (PPID) is one of the fields in the  Planning, Development, Regional, Research and Development Agency (BAPPEDALITBANG). The PPID sector at the Kubu Raya Regent's Office has a program to select consulting services. However, the implementation of the selection of consulting services is still done manually by giving each participant a score based on predetermined criteria and the files that have been collected. These values are then added up manually and ranked. The basis for assigning value to participants in consulting services needs to be managed so that the assessment is more effective and structured. Storage of administrative files is still in the form of hard files, so it is less effective because it results in several risks, such as file loss and difficulty in searching for files, if needed. This study builds a decision support system using the Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) method to recommend consulting service partners. The application of the CODAS method uses 3 criteria, 6 sub- criteria, and 19 sub-criteria. The results of calculations using the CODAS method are sorted from the highest value to the lowest value. From the 30 alternative data used, the first rank is A1 with a value of 4.6217, the second rank is A23 with a value of 4.3527 , and the third rank is A27 with a value of 4.2107. Of the 30 alternative data used, the Spearman rank correlation value of 0.9973 is included in the very high positive category.
Keyword: CODAS; Recommendations; Consultancy Service; Decision Support Systems; Spearman Rank Correlation

## 1. PENDAHULUAN
Jasa konsultansi adalah jasa layanan, professional yang membutuhkan keahlian tertentu di berbagai bidang keilmuan yang mengutamakan adanya olah pikir [1]. Jasa konsultansi dapat dilakukan melalui beberapa metode pemilihan yaitu seleksi, pengadaan  langsung,  dan  penunjukan  langsung.  Pemilihan  jasa  konsultansi  pada  Badan  Perencanaan  Pembangunan Daerah,  Penelitian  dan  Pengembangan  (BAPPEDALITBANG)  Kabupaten  Kubu  Raya  dilakukan  secara  internal menggunakan  metode  penunjukan  langsung.  Penunjukan  langsung  adalah  metode  pemilihan  untuk  mendapatkan penyedia  barang/pekerjaan  konstruksi/  jasa  konsultansi/  jasa  lainnya  dalam  keadaan  tertentu  [2].  Pemilihan  jasa konsultansi menggunakan metode penunjukan langsung dilakukan dengan menunjuk satu penyedia jasa konsultansi yang telah melalui proses seleksi dan memenuhi standar kriteria secara internal pada Bidang Penelitian, Pengembangan dan Inovasi Daerah (PPID). PPID merupakan salah satu bidang pada BAPPEDALITBANG. BAPPEDALITBANG termasuk kedalam  organisasi  perangkat  daerah  di  Kantor  Bupati  Kabupaten  Kuburaya.  Pelaksanaan  pemilihan  jasa  konsultansi masih  dilakukan  secara  manual  dengan  cara  memberikan  nilai  setiap  peserta  berdasarkan  berkas-berkas  yang  telah dikumpulkan  dengan  kriteria  yang  telah  ditentukan,  kemudian  nilai  tersebut  dijumlahkan  secara  manual  pada  setiap peserta,  terakhir  dilakukan  perangkingan.  Adapun  dasar  pemberian  nilai  terhadap  peserta  jasa  konsultansi  perlu  di manejement sehingga penilaiannya lebih efektif dan terstruktur. Selain itu penyimpanan berkas administrasi berbentuk hardfile kurang  efektif  karena  akan  mengakibatkan  beberapa  resiko,  seperti  kehilangan  berkas  dan  sulitnya  dalam melakukan pencarian berkas, jika diperlukan. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu sistem pendukung keputusan yang dapat memberikan rekomendasi agar penunjukan penyedia jasa konsultansi lebih efektif dan tepat sasaran.
Salah satu metode yang dapat digunakan untuk sistem pendukung keputusan yaitu metode Combinative Distance- Based  Assessment (CODAS).  Metode  CODAS  merupakan  salah  satu  metode  yang  dapat  menangani  banyak  kriteria. Metode  yang  dikembangkan  oleh  Mehdi  Keshavarz  Ghorabaee  dkk  pada  tahun  2016  ini  memiliki  kelebihan  dalam mengukur performa keseluruhan dari suatu alternatif menggunakan jarak Euclidean dan Taxicab dari titik negatif sampai
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
ideal. Dalam sistem pendukung keputusan untuk rekomendasi rekanan jasa konsultansi diterapkan menggunakan metode CODAS. Dalam mencari tingkat keeratan hubungan antara metode CODAS dengan perhitungan konvensional digunakan korelasi rank  spearman .  Penelitian  selanjutnya  pernah  diterapkan  dengan  judul  “Sistem  Seleksi  Penerimaan  Bantuan Program  Keluarga  Harapan  Menggunakan  Metode Combinative  Distance-Based  Assesment (CODAS)  di  kecamatan Pontianak Timur” [3]. Tujuan dari penelitian ini yaitu membangun sistem yang dapat secara tepat menentukan peserta yang  lolos  seleksi  penerima  bantuan  PKH.  Penelitian  ini  memiliki  16  kriteria  kemiskinan  dan  7  kriteria  PKH.  Hasil penelitian  ini  berdasarkan  dari  200  peserta  ada  20  peserta  yang  dinyatakan  masuk  desil  1  dimana  17  diantaranya dinyatakan  lolos  seleksi  penerima  bantuan  PKH  oleh  sistem.  Penelitian  terkait  tentang  jasa  konsultansi  juga  pernah dilakukan oleh [4] dengan judul “Pemilihan Rekanan Jasa Konsultansi dengan Metode AHP (Studi Kasus Pengadaan di Universitas Sebelas Maret Surakarta)”. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peringkat penyedia jasa konsultansi. Hasil  pemilihan  penyedia  jasa  konsultansi  diperoleh  peringkat  pertama  yaitu  PT.  D  dengan  jumlah  prioritas  1,521. Selanjutnya diikuti oleh PT. A dengan jumlah prioritas 1,461, PT. B dengan jumlah prioritas 1,440, dan PT.C dengan jumlah prioritas 1,374. Hasil ini menunjukkan bahwa secara keseluruhan PT. D memiliki nilai paling tinggi dibandingkan dengan  3  alternatif  yang  lain.  Penelitian  terkait  tentang  jasa  konsultansi  juga  pernah  dilakukan  dengan  judul  “Sistem Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Konsultan  Desain  Dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting”  [5].  Tujuan  dari penelitian ini yaitu untuk memilih konsultan pada lelang terbuka. Penelitian ini memiliki 6 kriteria. Kriteria ke-1 terdapat 2 subkriteria, kriteria ke-2, 3, 4, 5 dan 6 terdapat 4 subkriteria. Hasil penelitian menunjukan bahwa perusahaan konsultan A3 memperoleh nilai tertinggi yaitu 0,9972 dari 3 perusahaan konsultan lainnya.
Berdasarkan penelitian terkait yang telah dilakukan sebelumnya, maka dilakukan penelitian tentang “Implementasi Metode Combinative  Distance-Based  Assessment (CODAS)  Untuk  Rekomendasi  Rekanan  Jasa  Konsultansi  Berbasis Website (Studi Kasus: Kantor Bupati Kubu Raya)”. Sistem ini diimplementasikan berbasis website sehingga lebih mudah dalam penggunaannya.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan  penelitian  terdapat  tujuh  tahapan,  yaitu  studi  literatur,  pengumpulan  data,  analisis  kebutuhan,  perancangan sistem,  implementasi,  pengujian  sistem,  serta  terdapat  kesimpulan  dan  saran.  Tahapan  pertama  adalah  studi  literatur. Literatur yang dikumpulkan berupa bahan-bahan atau materi sumber untuk dapat digunakan sebagai referensi. Literatur yang digunakan dapat berupa jurnal ilmiah penelitian sebelumnya, buku-buku, dan data-data yang dapat digunakan untuk mendukung tercapainya tujuan penelitian. Hasil yang didapat dalam tahap studi literatur digunakan sebagai pendukung teori-teori dalam penulisan tugas akhir. Tahapan kedua adalah pengumpulan data. Pngumpulan data dilakukan dengan observasi  langsung  ke  Kantor  Bupati  Kubu  Raya khususnya  pada  Bidang  PPID.  Secara  spesifik  data  yang  digunakan berjumlah 30 data, yang diambil dari Kantor Bupati Kubu Raya pada Bidang PPID. Subsubriteria yang digunakan dalam penelitian ini berjumlah 19 subsubkriteria. Subsubriteria ini ditetapkan oleh Bidang PPID di Kantor Bupati Kubu Raya. Hasil pengumpulan data ini akan digunakan untuk melatih dan menguji sistem pada penelitian ini. Tahapan ketiga adalah analisis kebutuhan. Tahapan ini digunakan untuk menganalisis apa yang dibutuhkan dalam membangun sebuah sistem. Analisis kebutuhan dibagi menjadi dua, yaitu analisis kebutuhan perangkat keras dan perangkat lunak. Tahapan keempat adalah perancangan sistem . Perancangan sistem pada penelitian ini berupa perancangan perangkat lunak. Tahapan kelima adalah  implementasi.  Implementasi  adalah  tahap  untuk  membangun  sistem  yang  sudah  dirancang  pada  tahap perancangan, sehingga menghasilkan keluaran yang diinginkan. Tahapan ini mengimplementasikan Algoritma CODAS untuk melakukan perangkingan yang dilakukan. Tahap keenam adalah pengujian. Pengujian yang dilakukan ada dua jenis yaitu pengujian black box , dan korelasi rank spearman . Tahap ketujuh adalah kesimpulan dan saran. Menarik kesimpulan dilakukan  untuk  menjawab  rumusan  masalah  dan  memberikan  saran  untuk  menyelesaikan  masalah  yang  belum terselesaikan. Berikut tahapan yang dilakukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahap Penelitian

## 2.2 Sistem Pendukung Keputusan
Sistem pendukung keputusan adalah suatu  sistem informasi  yang dibuat untuk mengatur dalam mengambil  keputusan yang berkaitan dengan permasalahan yang bersifat semi terstruktur secara efektif dan efisien, serta tidak mengubah fungsi pengambil keputusan dalam membuat keputusan [6].

## 2.3 Multi Criteria Decision Making (MCDM)
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Multi Criteria  Decision  Making (MCDM) adalah sebuah metode pengambilan keputusan dalam menentukan alternatif terbaik dari beberapa alternatif yang sudah ada berdasarkan kriteria yang sudah ditentukan [7]. Adapun kriteria tersebut berupa ukuran, aturan atau standar yang digunakan pada pengambilan keputusan. Berdasarkan tujuannya, MCDM dapat dibagi dua model: Multi Attribute Decision Making (MADM) dan Multi Objective Decision Making (MODM). Salah satu metode MCDM yang mengadopsi model MADM adalah metode CODAS.

## 2.4 Combinative Distance-Based Assessment (CODAS)
Combinative  Distance-Based  Assessment (CODAS)  adalah  salah  satu  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan masalah  penentuan  keputusan  yang  memiliki  banyak  kriteria  [8].  Dalam  metode  ini,  alternatif  dipilih  melalui  dua pengukur. Pengukur utama berhubungan dengan jarak Euclidean alternatif dari  negatif-ideal. Menggunakan tipe jarak seperti ini membutuhkan sebuah ruang pengabaian standar I 2 untuk kriteria. Pengukur kedua adalah jarak Taxicab yang berhubungan  dengan  ruang  pengabaian  standar  I 1 .  Alternatif  yang  memiliki  jarak  lebih  besar  dari solusi  negatif-ideal merupakan alternatif yang lebih diutamakan. Dalam metode ini, jika terdapat dua atau lebih alternatif yang memiliki jarak Euclidean yang sama, maka jarak Taxicab digunakan sebagai pengukur kedua. Walaupun ruang pengabaian standar I 2 lebih  diutamakan  dalam  CODAS,  namun  kedua  ruang  pengabaian  dapat  diperhitungkan  dalam  prosesnya.  Dalam melakukan proses pemeringkatan, metode CODAS memiliki tujuh tahapan, yaitu sebagai berikut [8]: a. Pembentukan Matriks Pengambilan Keputusan (X), dapat dihitung dengan Persamaan 1.
𝑋 = [𝑥 𝑖𝑗 ] 𝑛×𝑚 = [ 𝑥 11 𝑥 12 ⋯ 𝑥 1𝑚 𝑥 21 𝑥 22 ⋯ 𝑥 2𝑚 ⋮ ⋮ ⋱ ⋮ 𝑥 𝑛1 𝑥 𝑛2 ⋯ 𝑥 𝑛𝑚 ] (1)
Dimana:
m
: Jumlah kriteria n
: Jumlah alternatif
xij : nilai performa dari alternatif i terhadap kriteria j b. Normalisasi Matriks Pengambilan Keputusan untuk semua kriteria. Digunakan normalisasi linear untuk nilai performa dengan Persamaan 2.
𝑛 𝑖𝑗 = { 𝑥 𝑖𝑗 max 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗  ∈   𝑁 𝑏 min 𝑖 𝑥 𝑖𝑗 𝑥 𝑖𝑗 𝑗𝑖𝑘𝑎 𝑗  ∈   𝑁 𝑐 (2)
Dimana: 𝑛 𝑖𝑗 : Nilai performa ternormalisasi dari alternatif i terhadap kriteria j 𝑁 𝑏 : Kriteria tipe keuntungan ( benefit ) 𝑁 𝑐 : Kriteria tipe biaya ( cost ) c. Menghitung matriks pengambilan keputusan ternormalisasi dan terbobot. Nilai performa ternormalisasi dan terbobot dari alternatif i terhadap kriteria j ( r ij ) dapat dihitung menggunakan Persamaan 3.
𝑟 𝑖𝑗 = 𝑤 𝑗 . 𝑛 𝑖𝑗 (3)
Dimana: 𝑤 𝑗 : Bobot ternormalisasi dari kriteria j 0 < 𝑤 𝑗 < 1 ∑ 𝑤 𝑗 = 1 𝑚 𝑗=1 .
d. Menentukan titik solusi ideal-negatif dari setiap kriteria ( n sj ) dengan menggunakan Persamaan 4 dan Persamaan 5.
𝑛𝑠 = [𝑛𝑠 𝑗 ] 1×𝑚
(4)
𝑛𝑠 𝑗 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑟 𝑖𝑗 (5)
e. Menghitung jarak Euclidean ( Ei ) dan jarak Taxicab ( Ti ) alternatif dari solusi negatif-ideal, menggunakan Persamaan 6 dan Persamaan 7.
𝐸 𝑖 = √∑ (𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1 (6)
𝑇 𝑖 = ∑ |𝑟 𝑖𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 | 𝑚 𝑗=1 (7)
f. Membuat  matriks Relative  Assessment ( Ra )  atau  penilaian  relatif  dan  komponen  matriksnya  ( h ik ),  dengan menggunakan Persamaan Persamaan 8 dan Persamaan 9.
𝑅𝑎 = [ℎ 𝑖𝑘 ] 𝑛×𝑛 (8)
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
ℎ 𝑖𝑘 = (𝐸 𝑖 − 𝐸 𝑘 ) + (𝜓(𝐸 𝑖 − 𝐸 𝑘 ) × (𝑇 𝑖 − 𝑇 𝑘 )) (9)
Dimana 𝑘 ∈ {1,2, ⋯ , 𝑛} ,  dan 𝜓 (baca:  miu)  adalah  fungsi  ambang  batas  untuk  mengenali  Persamaan  jarak-jarak Euclidean dari dua alternatif, dan didefinisikan dengan Persamaan Persamaan 10.
𝜓(𝑥) = { 1    𝑗𝑖𝑘𝑎   |𝑥| ≥ 𝜏 0    𝑗𝑖𝑘𝑎   |𝑥| < 𝜏 (10)
Dimana 𝜏 (baca: tau ) merupakan parameter ambang batas yang dapat ditentukan oleh pembuat keputusan. Disarankan untuk  menentukan parameter ini dengan nilai  di  antara 0,01 dan 0,05. Jika perbedaan antara jarak-jarak Euclidean dari dua alternatif kurang dari 𝜏 , kedua alternatif ini juga dibandingkan dengan menggunakan jarak Taxicab . g. Menghitung hasil penilaian dari tiap alternatif ( H i ), dapat dihitung dengan Persamaan 11.
𝐻 𝑖 = ∑ ℎ 𝑖𝑘 𝑛 𝑘=1 (11)
Mengurutkan  peringkat  alternatif  berdasarkan  pada  hasil  penilaian  alternatif  i (𝐻 𝑖 ) .  Alternatif  dengan  hasil penilaian ( 𝐻 𝑖 ) paling tinggi merupakan pilihan terbaik diantara alternatif yang ada.

## 2.5 Korelasi Rank Spearman
Kolerasi rank spearman merupakan salah satu teknik analisis statistik yang digunakan untuk menghitung korelasi antara dua kelompok data (variabel) yang sama berskala atau berjenis ordinal (rangking, tingkatan atau urutan) [9]. Nilai korelasi rank spearman berada di antara -1 sampai dengan 1. Rumus yang digunakan untuk melakukan pengukuran korelasi rank spearman dapat dilihat pada Persamaan 12.
𝑟 𝑠 = 1 − 6 ∑ 𝑑 𝑖 2 𝑛 𝑖=1 𝑛(𝑛 2 −1) (12)
Dimana: 𝑟 𝑠 : Koefisien Kolerasi Rank Spearman 𝑑 𝑖 : Selisih setiap rank 𝑛 : Banyaknya pasangan data 1 & 6 : Bilangan konstan
Tabel 1. Tingkat Hubungan Antara Variabel Nilai r Interpretasi 0,900 s/d 1,000 (-0,900 s/d -1,000) Korelasi (+/-) Sangat Tinggi 0,700 s/d 0,900 (-0,700 s/d -0,900) Korelasi (+/-) Tinggi 0,500 s/d 0,700 (-0,500 s/d -0,700) Korelasi (+/-) Sedang 0,300 s/d 0,500 (-0,300 s/d -0,500) Korelasi (+/-) Rendah 0,000 s/d 0,300 (-0,000 s/d -0,300) Korelasi (+/-) Tidak Berarti

## 2.6 Flowchart
Flowchart merupakan sebuah diagram alir dengan simbol-simbol grafis yang menyatakan aliran algoritma atau proses dalam suatu program yang menyatakan arah alur program tersebut [10]. Diagram ini bisa memberi solusi langkah demi langkah untuk penyelesaian masalah yang ada di dalam proses algoritma, sehingga lebih mudah untuk memahami alur algoritma tersebut.

## 2.7 Unified Modeling Language (UML)
Unified Modeling Language (UML) merupakan bahasa pemodelan untuk sistem atau perangkat lunak yang berparadigma berorientasi objek [10]. Pemodelan sesungguhnya digunakan dalam penyederhanaan permasalahan-permasalahan yang kompleks,  sehingga  lebih  mudah  dipelajari  dan  dipahami.  Fungsi  dari  penggunaan  UML  yaitu  dapat  memodelkan rancangan sistem yang berkonsep berorientasi objek, jadi tidak hanya digunakan untuk memodelkan perangkat lunak saja. Pada UML terdapat use case , activity diagram dan sequence diagram .

## 2.8 Entity Relationship Diagram (ERD)
Entity Relationship Diagram (ERD) merupakan model data berupa notasi grafis dalam pemodelan data konseptual yang menggambarkan  hubungan  antara  penyimpan  [10].  Model  data  sendiri  merupakan  sekumpulan  cara,  peralatan  untuk mendeskripsikan data-data yang hubungannya satu sama lain, semantiknya, serta batasan konsistensi. Model data terdiri dari model hubungan entitas dan model relasional.

## 2.9 Hypertext Preporcessor (PHP)
PHP adalah bahasa pemograman script server side yang dirancang untuk membuat dan mengembangkan web. Bahasa pemograman ini dirancang untuk dapat menciptakan suatu halaman web yang bersifat dinamis [11]. PHP bersifat open source sehingga dapat digunakan secara gratis dan juga dapat berjalan pada berbagai macam sistem operasi mainstream.
2.10 Framework Laravel
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Framework Laravel merupakan pengembangan website berbasis MVC ( Model View Controller ) yang ditulis dalam PHP yang dirancang untuk meningkatkan kualitas perangkat lunak dengan mengurangi biaya pengembangan awal dan biaya pemeliharaan, serta untuk meningkatkan pengalaman bekerja dengan aplikasi yang menyediakan sintaks yang ekspresif, jelas dan menghemat waktu  [12]. MVC merupakan sebuah pendekatan perangkat lunak yang memisahkan aplikasi logika dari  presentasi.  MVC  memisahkan  aplikasi  berdasarkan  komponen-komponen  aplikasi,  seperti  manipulasi,  seperti manipulasi data, controller , dan user interface .

## 2.11 XAMPP
Xampp  merupakan  tool  yang  menyediakan  paket  perangkat  lunak  ke  dalam  satu  buah  paket  [13].  Penamaan  xampp diambil dari akronim kata Apache, MySQL atau MariaDB, PHP, dan Perl. Sementara huruf “X” berasal dari istilah cross platform sebagai simbol bahwa aplikasi ini bisa dijalankan di berbagai sistem operasi, seperti Linux, Windows, Mac OS .
2.12 Sublime Text
Sublime text merupakan aplikasi editor yang digunakan untuk menuliskan baris kode program  [14]. Sublime text dapat berjalan diberbagai sistem operasi  serta mempunyai  fitur plugin tambahan yang memudahkan programmer. Selain itu, sublime text juga memiliki desain untuk sebuah syntax editor . Selain ringan, IDE ini memiliki kecepatan proses simpan dan buka file.

## 2.13 Database
Basis  data  ( database )  merupakan  kumpulan  data  yang  disimpan  secara  sistematis  di  dalam  komputer,  kemudian  data tersebut diolah atau dimanipulasi menggunakan perangkat lunak (program aplikasi) untuk menghasilkan informasi yang dapat  diterima  oleh  pengguna  [15].  Basis  data  yang  digunakan  adalah  MySQL  yang  merupakan  singkatan  dari  “ My Structured  Query  Language ”.  MySQL  merupakan  sebuah  DBMS  ( Database  Management  System )  menggunakan perintah SQL ( Structured Query Language ) yang banyak digunakan saat ini dalam pembuatan aplikasi berbasis website .
2.14 Website
Website adalah sebuah media informasi yang memiliki banyak halaman dan saling terhubung ( hyperlink ), dimana website memiliki fungsi  dalam  memberikan  informasi  berupa  teks,  gambar,  video,  suara  dan  animasi  atau penggabungan  dari semuanya [16]. Website dapat  diakses menggunakan jaringan internet. Karakteristik utama yang dimiliki  oleh website yaitu  halaman-halaman  yang  saling  terhubung,  dilengkapi  dengan  domain  sebagai  alamat  (url)  atau World  Wide  Web (www), dan hosting sebagai media penyimpanan data.

## 2.15 Jasa Konsultansi
Pengadaan barang/jasa pemerintah adalah kegiatan pengadaan barang/jasa  oleh kementrian/Lembaga/perangkat daerah yang dibiayai oleh APBN/APBD yang prosesnya sejak identifikasi kebutuhan sampai serah terima hasil pekerjaan [17]. Kegiatan  pengadaan  barang/jasa  pemerintah  yang  digunakan  adalah  salah  satunya  jasa  konsultansi.  Jasa  konsultansi adalah jasa layanan, professional yang membutuhkan keahlian tertentu di berbagai bidang keilmuan yang mengutamakan adanya olah pikir.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 30 data. Subsubkriteria sebanyak 19 subsubkriteria. Subsubkriteria tersebut terdiri dari Pengalaman melaksanakan pekerjaan sejenis (K1), Pengalaman melaksanakan pekerjaan di Wilayah Indonesia (K2), Pengalaman manajerial dan fasilitas utama (K3), Kapasitas Perusahaan terhadap tenaga ahli tetap (K4), Pengertian terhadap tujuan pekerjaan yang akan dilaksanakan (K5), Lingkup serta jasa konsultansi yang diperlukan (K6), Penguasaan / pengenalan lapangan (K7), Ketepatan menganalisa dan memecahkan masalah (K8), Langkah pemecahan masalah  yang  diusulkan  (K9),  Konsistensi  antara metodologi  dengan  rencana  kerja  (K10),  Apresiasi  terhadap  inovasi (K11), Tanggapan terhadap KAK (K12), Analisis perhit teknis, gambar kerja, dan Laporan-laporan (K13), Alternatif yang diusulkan (K14), Fasilitas Peralatan (K15), Fasilitas Data Sekunder (K16), (*)Pendidikan dibidang (K17), Pengalaman Profesional (K18)  dan  Sertifikat  Keahlian  (K19).  Hasilnya  berupa  rangking  peserta jasa  konsultansi  berdasarkan  nilai yang diperoleh dari perhitungan menggunakan metode CODAS.

## 3.1 Kriteria yang digunakan
Algoritma CODAS membutuhkan data masukan berupa nilai kriteria pada setiap alternatif. Algoritma CODAS dirancang menggunakan  kriteria,  subkriteria,  dan  subsubkriteria  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel.  Subsubkriteria  dapat  juga disimbolkan dengan K1, K2, sampai dengan K19. Tabel tersebut dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Kriteria yang digunakan No Kriteria Subkriteria Subsubkriteria 1 Pengalaman Perusahaan (10%) Pengalaman melaksanakan pekerjaan sejenis (K1) (5%)
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pengalaman Perusahaan perusahaan selama kurun waktu 10 tahun terakhir (10%) Pengalaman melaksanakan pekerjaan di Wilayah Indonesia (K2) (2%) Pengalaman manajerial dan fasilitas utama (K3) (2%) Kapasitas Perusahaan terhadap tenaga ahli tetap (K4) (1%) 2 Pendekatan dan Metodologi (20%) Pemahaman atas Jasa Layanan yang tercantum dalam KAK (5%): Pengertian terhadap tujuan pekerjaan yang akan dilaksanakan (K5) (2%) Lingkup serta jasa konsultansi yang diperlukan (K6) (2%) Penguasaan / pengenalan lapangan (K7) (1%) Kualitas Metodologi (10%) Ketepatan menganalisa dan memecahkan masalah (K8) (2%) Langkah pemecahan masalah yang diusulkan (K9) (2%) Konsistensi antara metodologi dengan rencana kerja (K10) (2%) Apresiasi terhadap inovasi (K11) (2%) Tanggapan terhadap KAK (K12) (2%) Hasil Kerja (Deliverable) (3%) Analisis perhit teknis, gambar kerja, dan Laporan-laporan (K13) (2%) Alternatif yang diusulkan (K14) (1%) Fasilitas Pendukung Dalam Pelaksanaan (2%) Fasilitas Peralatan (K15) (1%) Fasilitas Data Sekunder (K16) (1%) 3 Kualifikasi Tenaga Ahli (70%) (*)Ahli dibidang (Team Leader) ( 70% ) (*)Pendidikan dibidang (K17) (30%) Pengalaman Profesional (K18) (25%) Sertifikat Keahlian (K19) (15%)

## 3.2 Hasil Perhitungan Algoritma CODAS
Perhitungan ini menggunakan data sebanyak 4 data sebagai contoh untuk menggambarkan langkah-langkah perhitungan. Data yang digunakan sebanyak 30 data. Berikut adalah langkah-langkah perhitungan menggunakan Algoritma CODAS. Persiapan data dalam bentuk tabel agar lebih mudah untuk melihatnya. Data peserta disimbolkan dengan A1, A2, sampai dengan A30, Sedangkan subsubkriteria disimbolkan dengan K1, K2, sampai dengan K19. Tabel 3 merupakan tabel yang berisi data nilai peserta yang telah dimasukkan berdasarkan berkas-berkas yang telah dikumpulkan.
Tabel 3. Data Peserta No  Peserta Subsubkriteria K1 K2 K3 K4 ... K19 Tipe benefit  benefit  benefit  benefit  ...  benefit Bobot 0,05 0,02 0,02 0,01 ... 0,15 1. A1 0,03 0,015 0,015 0,01 ... 0,15 2. A2 0,03 0,02 0,02 0,01 ... 0 3. A3 0,03 0,02 0,02 0,01 ... 0 ... ... ... ...
... ... ... ... 30.  A30 0,03 0,01 0,01 0,01 ... 0,15 Maks 0,05 0,02 0,02 0,01 ... 0,15 Min 0,015 0 0 0 ... 0
a. Tahap 1: Membentuk matriks keputusan dari data peserta pada Tabel 3.
Tahap  pertama  membentuk  matriks,  matriks  yang  berisi  data  yang  diberikan  langsung  oleh  Kantor  Bupati Kabupaten Kubu Raya. Matriks yang dibuat menggunakan Persamaan 1. Tabel  matriks keputusan ini berisi  nilai-nilai peserta dengan 19 subsubkriteria yang dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Matriks Keputusan (X)
𝑥 =
[ 0,03 0,03
0,03 ⋯ 0,03 0,015 0,02 0,02 ⋯ 0,01 0,015 0,02 0,02 ⋯ 0,01 0,01 0,01 0,01 ⋯ 0,01 ⋯ ⋯ ⋯ ⋱ ⋯ 0,15 0 0 ⋯ 0,15]
b. Tahap 2: Melakukan normalisasi matriks keputusan.
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tahap kedua membentuk matriks normalisasi (N) dengan cara menentukan subsubkriteria tersebut termasuk dalam tipe benefit atau cost menggunakan  Persamaan  2.  Jika  subsubkriteria  memiliki  tipe benefit maka  dapat  dicari menggunakan rumus benefit , sedangkan subsubkriteria yang memiliki tipe cost dapat dicari menggunakan rumus cost . Tabel 5 merupakan matriks yang sudah dinormalisasi.
𝑛 1,1 = (𝐴 1 , 𝐾 1 ) (Maks, 𝐾 1 ) = 0,03 0,05 = 0,6
Tabel 5. Matriks Ternormalisasi (N) No  Peserta Subsubkriteria K1 K2 K3 K4  ...  K19 1. A1 0,6  0,75  0,75 1 ... 1 2. A2 0,6 1 1 1 ... 0 3. A3 0,6 1 1 1 ... 0 ... ...
...
... ... ... ... ... 30.  A30 0,6 0,5 0,5 1 ... 1
c. Tahap 3: Membentuk matriks ternormalisasi dan terbobot.
Tahap ketiga menghitung nilai matriks ternormalisasi dan terbobot menggunakan Persamaan 3. Bobot dikalikan dengan hasil dari  nilai matriks ternormalisasi, sehingga akan didapat  nilai 𝑟 𝑖𝑗 . Tabel  6 merupakan matriks yang sudah dinormalisasi berdasarkan bobot masing-masing subsubkriteria.
𝑟 1,1 = (Bobot , K1) x (A1, K1) = 0,05 𝑥 0,6 = 0,03
Tabel 6. Matriks Ternormalisasi Terbobot (R)
No  Peserta Subsubkriteria K1 K2 K3 K4 ...  K19 1. A1 0,03  0,015  0,015  0,01  ...  0,15 2. A2 0,03 0,02 0,02 0,01  ... 0 3. A3 0,03 0,02 0,02 0,01  ... 0 ... ... ...
...
... ... ... ... 30.  A30 0,03 0,01 0,01 0,01  ...  0,15

## d. Tahap 4: Menentukan nilai ideal negatif (NS)
Tahap  Keempat  mencari  nilai  ideal  negatif  menggunakan  Persamaan  5.  Nilai  ideal  negatif  diambil  dari  nilai terkecil pada kriteria yang digunakan. Tabel 7 merupakan nilai ideal negatif yang diambil berdasarkan nilai terendah dari nilai matriksi ternormalisasi dan terbobot.
𝑛𝑠 1 = 𝑚𝑖𝑛 𝑖 𝑟 𝑖,1
= 𝑚𝑖𝑛 {𝑟 1,1 , 𝑟 2,1 , 𝑟 3,1 , 𝑟 4,1 , … , 𝑟 30,1 }
= 𝑚𝑖𝑛 { 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.05, 0.05, 0.03, 0.03, 0.03,0.05, 0.03, 0.03, 0.05, 0.05, 0.05, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03,0.05, 0.03, 0.03, 𝟎. 𝟎𝟏𝟓, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03, 0.03 } = 0,015 Tabel 7. Nilai Ideal Negatif (NS) No Kriteria NS 1. K1 0,015 2. K2 0 3. K3 0 ... ... ... 19. K19 0
e. Tahap 5: Menghitung nilai jarak Euclidian dan Taxicab (E/T) Tahap kelima menghitung jarak euclidian dan taxicab (E/T) menggunakan Persamaan 6 dan Persamaan 7. Jarak euclidian dihitung dengan cara mengurangkan nilai matriks ternormalisasi terbobot (R) dengan nilai ideal negatif (NS) yang dipangkatkan 2 dan dijumlahkan, kemudian diakarkan. Tabel 8 merupakan nilai jarak euclidian dan taxicab . Jarak Euclidian
𝐸 1 = √∑ (𝑟 1𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 ) 2 𝑚 𝑗=1
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
=
√ (𝑟 1,1 − 𝑛𝑠 1 ) 2 + (𝑟 1,2 − 𝑛𝑠 2 ) 2 + (𝑟 1,3 − 𝑛𝑠 3 ) 2 + (𝑟 1,4 − 𝑛𝑠 4 ) 2 + (𝑟 1,5 − 𝑛𝑠 5 ) 2 + (𝑟 1,6 − 𝑛𝑠 6 ) 2 + (𝑟 1,7 − 𝑛𝑠 7 ) 2 +(𝑟 1,8 − 𝑛𝑠 8 ) 2 + (𝑟 1,9 − 𝑛𝑠 9 ) 2 + (𝑟 1,10 − 𝑛𝑠 10 ) 2 + (𝑟 1,11 − 𝑛𝑠 11 ) 2 + (𝑟 1,12 − 𝑛𝑠 12 ) 2 + (𝑟 1,13 − 𝑛𝑠 13 ) 2 +(𝑟 1,14 − 𝑛𝑠 14 ) 2 + (𝑟 1,15 − 𝑛𝑠 15 ) 2 + (𝑟 1,16 − 𝑛𝑠 16 ) 2 + (𝑟 1,17 − 𝑛𝑠 17 ) 2 + (𝑟 1,18 − 𝑛𝑠 18 ) 2 + (𝑟 1,19 − 𝑛𝑠 19 ) 2 = √ (0.03 − 0.015) 2 + (0.015 − 0) 2 + (0.015 − 0) 2 + (0.01 − 0) 2 + (0.02 − 0.02) 2 + (0.02 − 0.02) 2 + (0.01 − 0.005) 2 + (0.015 − 0.01) 2 + (0.015 − 0.01) 2 + (0.015 − 0.01) 2 + (0.015 − 0.01) 2 + (0.02 − 0.01) 2 + (0.015 − 0.015) 2 + (0.01 − 0) 2 + (0.01 − 0.01) 2 + (0.01 − 0.01) 2 + (0.3 − 0.3) 2 + (0.25 − 0.1) 2 + (0.15 − 0) 2 = √ (0.015) 2 + (0.015) 2 + (0.015) 2 + (0.01) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0.005) 2 + (0.005) 2 + (0.005) 2 + (0.005) 2 + (0.005) 2 + (0.01) 2 + (0) 2 + (0.01) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0) 2 + (0.15) 2 + (0.15) 2
= √ 0.000225 + 0.000225 + 0.000225 + 0.0001 + 0 + 0 + 0.000025 + 0.000025 + 0.000025 + 0.000025 + 0.000025 + 0.0001 + 0 + 0.0001 + 0 + 0 + 0 + 0.0225 + 0.0225
= √0.0461       = 0.2147
Jarak Taxicab
𝑇 1 = ∑ |𝑟 1𝑗 − 𝑛𝑠 𝑗 | 𝑚 𝑗=1 = |𝑟 1,1 − 𝑛𝑠 1 | + |𝑟 1,2 − 𝑛𝑠 2 | + |𝑟 1,3 − 𝑛𝑠 3 | + |𝑟 1,4 − 𝑛𝑠 4 | + |𝑟 1,5 − 𝑛𝑠 5 | + |𝑟 1,6 − 𝑛𝑠 6 | + |𝑟 1,7 − 𝑛𝑠 7 | + |𝑟 1,8 − 𝑛𝑠 8 | +|𝑟 1,9 − 𝑛𝑠 9 | + |𝑟 1,10 − 𝑛𝑠 10 | + |𝑟 1,11 − 𝑛𝑠 11 | + |𝑟 1,12 − 𝑛𝑠 12 | + |𝑟 1,13 − 𝑛𝑠 13 | + |𝑟 1,14 − 𝑛𝑠 14 | + |𝑟 1,15 − 𝑛𝑠 15 | +|𝑟 1,16 − 𝑛𝑠 16 | + |𝑟 1,17 − 𝑛𝑠 17 | + |𝑟 1,18 − 𝑛𝑠 18 | + |𝑟 1,19 − 𝑛𝑠 19 |
=
|0.03 − 0.015| + |0.015 − 0| + |0.015 − 0| + |0.01 − 0| + |0.02 − 0.02| + |0.02 − 0.02| + |0.01 − 0.005| + |0.015 − 0.01| + |0.015 − 0.01| + |0.015 − 0.01| + |0.015 − 0.01| + |0.02 − 0.01| + |0.015 − 0.015| + |0.01 − 0| + |0.01 − 0.01| + |0.01 − 0.01| + |0.3 − 0.3| + |0.25 − 0.1| + |0.15 − 0| = |0.015| + |0.015| + |0.015| + |0.01| + |0| + |0| + |0.005| + |0.005| + |0.005| + |0.005| + |0.005| + |0.01| + |0| + |0.01| + |0| + |0| + |0| + |0.15| + |0.15| = 0.015 + 0.015 + 0.015 + 0.01 + 0 + 0 + 0.005 + 0.005 + 0.005 + 0.005 + 0.005 + 0.01 + 0 + 0.01 + 0 + 0 + 0 + 0.15 + 0.15
= 0.4
Tabel 8. Nilai Jarak Euclidian/Taxicab (E/T) No Peserta E T 1. A1 0,2147 0,4 2. A2 0,0654 0,185 3. A3 0,0634 0,165 ... ... ... ... 30. A30 0,1822 0,33
f. Tahap 6: Membentuk matriks Relative Assessment (RA) Tahap keenam membentuk matriks Relative Assessment (RA) dengan parameter nilai ambang batas  sebesera 0,02 menggunakan Persamaan 9. Nilai matriks relative assessment didapat dengan cara mengurangkan nilai eculidian i dan euclidian konstan, kemudian hasilnya dibandingkan dengan threshold , jika lebih kecil maka hasilnya nol, atau sebaliknya maka nilai nya menjadi satu.kemudian dikali dengan pengurangan nilai taxicab i dan taxicab konstan. Tabel 9 merupakan matriks relative assessment . ℎ 1,1 = (𝐸 1 − 𝐸 1 ) + (𝜓(𝐸 1 − 𝐸 1 ) × (𝑇 1 − 𝑇 1 )) = (0,2147 − 0,2147) + (𝜓(0,2147 − 0,2147) × (0,4 − 0,4)) = (0) + (𝜓(0) × (0)) dengan nilai τ = 0,02, maka diperoleh nilai 𝜓 (0) = 0, sehingga diperoleh = 0 + (0 × 0) = 0 + 0 = 0
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Tabel 9. Matriks Relative Assessment (RA) No  Peserta A1 A2 A3 A4 ... A30 1. A1 0 0,3658 0,3874  0,4627  ... 0,1024 2. A2 -0,3658 0 0,0016  0,0969  ...  -0,2634 3. A3 -0,3874  -0,0016 0 0,0753  ... -0,285 ... ... ... ... ... ... ... ... 30.  A30 -0,1024 0,2634 0,285 0,3603  ... 0
g. Tahap 7: Menghitung nilai assesmeent score (H)
Tahap ketujuh menghitung nilai assessment score (H) menggunakan Persamaan 11. Menjumlahkan nilai matriks assessment yang telah didapat sebelumnya dalam satu baris. Tabel 10 merupakan nilai assessment score yang merupakan total dari nilai matriks assessment .
𝐻 1 = ∑ ℎ 1,𝑘 30 𝑘=1 =   ℎ 1,1 + ℎ 1,2 + ℎ 1,3 + ℎ 1,4 + ⋯ + ℎ 1,30 =
0 + 0,3643 + 0,3863 + 0,4606 + 0,169 + 0,1564 + 0,1615 + 0,1371 + 0,1318 + 0,1421 + 0,1458 + 0,2271 +0,1947 + 0,1525 + 0,1871 + 0,0691 + 0,0756 + 0,0918 + 0,1999 + 0,1076 + 0,2085 + 0,0859 + 0,0003 + 0,001 + 0,0969 + 0,0815 + 0,0007 + 0,2212 + 0,2629 + 0,1025
=   4,6217
Tabel 10. Assessment Score (H) No  Peserta  Assessment Score (H) 1. A1 4,6217 2. A2 -6,2673 3. A3 -6,8873 ... ... ... 30.  A30 1,5617
h. Tahap 8: Melakukan perangkingan
Tahap  kedelapan  melakukan  perangkingan  terhadap  nilai assessment score (H)  yang  kemudian  diurutkan berdasarkan  nilai  tertinggi  ke  terendah.  Tabel  merupakan  nilai assessment score yang  sudah  diurutkan  berdasarkan nilainya.
Tabel 9. Perangkingan No  Peserta  Assessment Score (H)  Rangking 1. A1 4,6217 1 2. A2 -6,2673 28 3. A3 -6,8873 29 … … … 30. A30 1,5617 11

## 3.3 Hasil Pengujian Korelasi Rank Spearman
Pengujian korelasi Rank spearman berfungsi untuk menghitung korelasi antara dua kelompok data (variabel) yang sama berskala atau berjenis ordinal (rangking, tingkatan atau urutan). Hasil akhir korelasi rank spearman berupa angka-angka yang kemudian dikategorikan kedalam beberapa hubungan. Dalam mencari keeratan hubungan antara dua variabel dapat digunakan metode korelasi rank spearman yang dapat dilihat pada tabel Tabel 11.
Tabel 11. Pengujian Korelasi Rank Spearman
No  Peserta  Nilai Konvensional  Nilai Sistem  Rangking Konvensional  Rangking Sistem 𝑑 𝑖 𝑑 𝑖 2 1. A1 94,5 4,6217 1 1 0 0 2. A23 93,5 4,3527 2 2 0 0 3. A27 93 4,2107 3 3 0 0 4. A24 91 3,6817 4 4 0 0 5. A16 90,5 2,4687 5 5 0 0 6. A17 90 2,3137 6 6 0 0 7. A26 89,5 2,0767 7 7 0 0 8. A22 89 2,0447 8 8 0 0 9. A18 88,5 1,8177 9 9 0 0 10.  A25 88 1,7047 10 10 0 0 11.  A30 87,5 1,5617 11 11 0 0 12.  A20 87 1,4537 12 12 0 0
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
13.  A9 86,5 0,0977 13 13 0 0 14. A11 85 0,0677 16 14 2 4 15. A8 86 0,0087 14 15 -1 1 16. A10 85,5 -0,0563 15 16 -1 1 17. A6 84 -0,0903 18 17 1 1 18. A7 83,5 -0,2033 19 18 1 1 19. A14 84,5 -0,2283 17 19 2 4 20.  A5 83 -0,5233 20 20 0 0 21.  A15 81,5 -0,8413 21 21 0 0 22.  A13 81 -0,9943 22 22 0 0 23.  A19 80,5 -1,0753 23 23 0 0 24.  A21 79,5 -1,1833 24 24 0 0 25.  A28 78,5 -1,4143 25 25 0 0 26.  A12 78 -1,5163 26 26 0 0 27.  A29 74,5 -2,0653 27 27 0 0 28.  A2 73 -6,2673 28 28 0 0 29.  A3 71 -6,8873 29 29 0 0 30.  A4 66 -9,1363 30 30 0 0
∑ 𝑑 𝑖 2 12 𝑟 𝑠 = 1 − 6𝑥12
30(30 2 − 1)
𝑟 𝑠 = 1 − 72 30(899) 𝑟 𝑠 = 1 −  0,0027 𝑟 𝑠 = 0,9973

## 3.3 Implementasi Sistem
Implementasi sistem adalah hasil dari perancangan sistem berupa aplikasi rekomendasi jasa konsultansi seperti halaman utama  menampilkan  beranda,  profil,  alur  dan login .  Halaman  beranda  berisi  tulisan  jasa  konsultansi,  alamat,  tombol daftar, profil singkat  Kantor Bupati Kubu Raya dan Bidang PPID  dan  langkah-langkah pendaftaran bagi  peserta yang ingin  mendaftar.  Halaman  utama  dapat  dilihat  pada  Gambar  2.  Halaman  kriteria,  subkriteria  dan  subsubkriteria menampilkan data kriteria, subkriteria dan subsubkriteria yang digunakan. Ketiga halaman tersebut akan terdapat fitur berupa tambah subkriteria atau subsubkriteria, tambah data, ubah, dan verifikasi data. Ketiga halaman tersebut memiliki tampilan  yang  sama.  Halaman  subsubkriteria  dapat  dilihat  pada  Gambar  3.  Halaman  pekerjaan  menampilkan  data pekerjaan yang akan dilaksanakan. Halaman ini terdapat fitur berupa tambah data, dan ubah data. Jika menekan tombol tambah  data  atau  ubah  data,  sistem  akan  menampilkan  modal  masukan  untuk  tambah  data  atau  ubah  data.  Halaman pekerjaan  dapat  dilihat  pada  Gambar  4.  Halaman  hasil  rekomendasi  menampilkan  data  hasil  rekomendasi.  Data  hasil rekomendasi ini telah dilakukan perhitungan menggunakan metode CODAS oleh admin. Data peserta yang ditampilkan sesuai dengan pekerjaan yang dipilih. Halaman hasil rekomendasi dapat dilihat pada Gambar 5.
Hal 1632−1642 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Gambar 4. Halaman Pekerjaan
Gambar 5. Halaman Hasil Rekomendasi

## 4. KESIMPULAN
Hasil implementasi metode CODAS diurutkan dari nilai yang tertinggi hingga nilai terendah. Dari 30 data alternatif yang digunakan, diperoleh peringkat pertama adalah A1 dengan nilai 4,6217, peringkat kedua adalah A23 dengan nilai 4,3527, dan peringkat ketiga adalah A27 dengan nilai 4,2107. Berdasarkan pengujian dalam mencai nilai korelasi rank spearman terdapat korelasi positif antara niliai rangking konvensional dengan nilai rangking sistem. Jika dilihat pada tabel tingkat hubungan antara variabel, nilai  korelasi rank spearman lebih dari  0,900 dan  nilai korelasi rank spearman kurang dari 1,000  termasuk  kedalam  kategori  positif  sangat  tinggi,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  korelasi rank  spearman sebesar 0,9973 masuk dalam kategori positif sangat tinggi.

## REFERENCES
[1]   T. R. Grasindo, Update Paling Lengkap Himpunan Peraturan Presiden tentang Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah, Jakarta: PT Grasindo, 2017.
[2]   R. Ambarwati dan Supardi, Manajemen Operasional dan Implementasi dalam Industri, Magelang: Pustaka Rumah C1nta, 2021.
[3]   T. D. Prasetyo, F. A. Setyaningsih dan Suhardi, “Sistem Seleksi Penerima Program Keluarga Harapan Menggunakan Metode Combinative Distance-Based Assessment (CODAS) di Kecamatan Pontianak Timur,” Coding: Jurnal Komputer dan Aplikasi, pp. 339-351, 2021.
[4]   W.  Hartono,  A.  W.  Hanifah  dan  Sugiyarto,  “Pemilihan  Jasa  Konsultansi  Dengan  Metode  AHP  (Studi  Kasus  Pengadaan  Di Universitas Sebelas Maret),” e-Jurnal Matriks Teknik Sipil, pp. 1229-1235, 2015.
[5]   W. Widjaja, “Sistem Pendukung Keputusan Pemilihan Konsultan Desain Dengan Metode Simple Addittive Weighting,” Syntax Idea, pp. 148-158, 2019.
[6]   N.  M.  B.  Tarigan  dan  L.  Yunita,  Buku  Ajar  Sistem  Pendukung  Keputusan  dengan  Metode  Simple  Additive  Weighting, Padangsidimpuan: Percetakan Pustaka Timur, 2021.
[7]   D.  Nofriansyah  dan  S.  Defit,  Multi  Criteria  Decision  Making  (MCDM)  pada  Sistem  Pendukung  Keputusan,  Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2017.
[8]   M.  K.  Ghorabaee,  E.  K.  Zavadskas,  Z.  Turskis  dan  J.  Antucheviciene,  “A  New  Combinative  Distance-Based  Assessment (CODAS)  Method  For  Multi-Criteria  Decision-Making,”  Economic  Computation  and  Economic  Cybernetics  Studies  and Research, pp. 25-44, 2016.
[9]   Y. N. Hanief dan W. Himawanto, Statistik Pendidikan, Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2017.
[10]   U. Rusmawan, Teknik Penulisan Tugas Akhir dan Skripsi Pemrograman, Jakarta: PT Elex Media Komputindo, 2019.
[11]   A. O. Sari, A. Abdilah dan Sunarti, Web Programming, yogyakarta: Graha Ilmu, 2019.
[12]   M. Prabowo, Belajar Cepat Laravel Membuat Aplikasi Penjualan, Yogyakarta: TRUSSMEDIA GRAFIKA, 2018.
[13]   E. Siswanto, Kupas Tuntas Pemograman PHP, Semarang: Yayasan Prima Agus Teknik, 2021.
[14]   Supono  dan  V.  Putratama,  Pemrograman  Web  dengan  Menggunakan  PHP  dan  Framework  Codeigniter,  Yogyakarta: DEEPUBLISH, 2018.
[15]   M. Fikry, Basis Data, Lhokseumawe: Unimal Press, 2019.
[16]   Elgamar, Buku Ajar Konsep Dasar Pemrograman Website dengan PHP, Malang: CV. Multimedia Edukasi, 2020.
[17]   R. Indonesia, Peraturan Presiden Republik Indonesia Nomor 12 Tahun 2021 tentang Perubahan atas Peraturan Presiden Nomor 16 Tahun 2018 tentang Pengadaan Barang/Jasa Pemerintah, Jakarta: Kementerian Riset, Teknologi, dan Pendidikan Tinggi, 2021.